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5G人工智能課程

【課程背景】
2024年，隨著我國數字經濟的逐漸深入，以“5G+”為代表技術的有效使用，正在成為提高效率和促進產業結構升級的重要推手。以此形成的現代數字經濟將會成為接下來重點推動企業發展的主要經濟形勢。
5G，以萬物智聯的典型特征，與互聯網、物聯網產生連接，依托云計算和大數據，邊緣計算和人工智能的技術融合將會為整個社會帶來巨大的變化。
5G+AIGCE會有哪方面的特點？在工業和通訊行業又有哪些應用？

【課程收獲】
1.系統性了解移動通訊技術的發展及5G的特點
2.了解5G+4G，5G+AICDE的技術原理
3.了解5G+AIGCE在制造業和通訊行業中的應用

【課程對象】
全員

【課程大綱】
Part1:數字技術基礎與發展趨勢
1.數字技術概覽
1.1數字技術
定義數字技術
數字技術的價值和意義
1.2數字技術的內容
移動通訊技術：5G。物聯網技術
算力（云計算、邊緣計算、超算、智算等）
大數據技術
AI技術
區塊鏈等
2.5G及5G+技術
2.15G技術的核心特性與應用場景
5G網絡切片技術
高速率、低時延、大規模連接
自動駕駛、遠程醫療、智慧城市等
2.25G+4G
更穩定的網絡
更好的體驗
更多的個人家庭應用
2.35G+AICDE
5G+物聯網，采集獲取數據和執行命令
5G+AI，實現智能決策和控制
2.45G+生態
5G+生態，搭建社會、產業數字底座
3.服務器算力與大數據
3.1云計算的核心概念與服務模型。基本概念
算力分類
算力網絡與算力樞紐
云服務：IaaS、PaaS、SaaS
云部署：云化部署與私有化部署。企業上云
云計算與大數據
影響算力發展的要素
3.2大數據技術的應用與挑戰。數據采集與處理
數據的采集、清洗與存儲技術
數據分析與可視化
大數據分析的方法論與工具
數據治理
數據資產化
數據安全與隱私

PART2AI
1.AI，歸根結底是解決什么問題的？
1.1AI的定義
1.2AI的發展史
1.3機器學習：監督學習、無監督學習、強化學習
1.4深度學習：圖像識別技術CV與人類自然語言處理NLP
1.5GPT的誕生
1.6AI-LLM大模型的誕生
1.7.AI-LLM大模型的技術原理
2.分析性AI
2.1分析性AI的目的：賦助人工做出科學判斷
2.2科學決策三大核心要素：數據模型、大數據、超高算力
2.3數據模型：分析性AI——機器學習與深度學習
2.4大數據：大數據技術（數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據清洗、轉換與集成、數據治理數據管理、數據安全、數據可視化、數據資產化、數據資產服務平臺）
2.5算力：從云計算到量子計算
2.6分析性AI賦能科學分析的底層邏輯
3.AI-LLM大模型的主要應用領域
3.1AI-LLM特點：理解語義、知識記憶、邏輯推理、直接生成
3.2文生文、文生圖、文生音頻、文生視頻、文生代碼
3.3圖生視頻
4.AI-LLM大模型的發展現狀
4.1國外AI-LLM大模型介紹
4.2AI-LLM大模型的發展趨勢
4.3AIagent的出現

Part3:數字技術在工業制造業和通訊業的應用
1.5G+AICDE賦能智能制造
1.1設備管理：實施設備全生命周期智能化管理。
1.2產品創新：大數據賦能新品研發
1.3生產計劃：5G+AI，自動調控生產計劃
1.4質量管控：5G+物聯網+AI，實現智能質檢
1.5供應鏈管理：5G+AI在供應鏈優化中的應用
1.6安全生產：5G+AI，實現安全生產監控
1.7綠色生產：5G+AI，實現對綠色生產監控和預警
2.智慧化經營管理
2.1精細化經營管理：利用大數據實現精細化管理。
2.2RPA在流程自動化中的應用：RPA在財務流程中的應用案例。
2.3財務風控的智慧化：利用大數據和AI進行財務風險控制。
3.5G+AICDE在通訊行業的應用
3.1智能網絡規劃與維護診斷
3.2智能算力調度
3.3智能設備監控
3.4智慧營銷
3.5智能客服
4.未來通訊技術展望
4.16G技術的發展趨勢
技術演進:從5G到6G的技術演進路
4.2通訊技術的未來挑戰
安全與隱私:未來通訊技術中的安全與隱私挑戰。
可持續發展:通訊技術如何支持可持續發展目標。

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